5-4 工作流示例（一）：Dify+Deepseek实现网文摘要工作流
1. 工作流核心架构
1.1 工作流组成要素
输入源
- 用户提供的URL：支持单条或多条URL输入（如技术博客、新闻网站、论坛帖子等）。
- API数据源：可对接RSS订阅、数据库查询结果等动态数据源。
- 文件上传：支持TXT、PDF等格式的文本内容提取。
💡 提示： - 对于动态内容（如JavaScript渲染的页面），建议使用Selenium或Playwright等工具增强抓取能力。
- 可通过正则表达式或XPath优化目标内容的精准提取。
处理层
- 网页内容抓取：
- 工具：Dify内置网页爬虫、第三方API（如Diffbot、ScrapingBee）。
- 优化：设置请求头（User-Agent）、IP轮换避免反爬。
- 文本清洗：
- 去除广告、导航栏等无关内容。
- 使用正则表达式清理多余空格和换行符：
import re cleaned_text = re.sub(r'\s+', ' ', raw_text)python
- 大模型摘要：
- 模型选择：Deepseek（中文优化）、GPT-4（多语言支持）。
- 提示词设计：
你是一位专业编辑，请用中文生成以下内容的摘要，要求： 1. 提取核心事件和结论 2. 保留关键数据（如时间、地点、人物） 3. 输出格式：标题 + 3句摘要markdown
输出层
- 结构化结果：JSON格式（含标题、摘要、原文链接）。
- 多端推送：支持企业微信、Slack、邮件自动发送。
- 持久化存储：可对接数据库（MySQL、MongoDB）或云存储（AWS S3）。
💡 扩展场景：
- 舆情监控：实时抓取社交媒体内容并生成摘要报告。
- 学术研究：批量处理论文摘要，提取研究方法和结论。
1.2 平台环境准备
1. 访问Dify平台
- 注册与登录：
- 直接访问Dify官网，支持GitHub/Google账号快捷登录。
- 企业用户可申请私有化部署版本。
2. 模型供应商配置
- 第三方API集成：
- Deepseek、OpenAI、Anthropic等主流模型供应商。
- 配置步骤：
- 进入
设置 → 模型供应商。 - 填写API密钥和端点（Endpoint）。
- 测试连接确保可用。
- 进入
- 本地模型部署：
- 支持Ollama、FastChat等本地推理框架。
- 需开放API端口供Dify调用。
3. 创建工作流
- 步骤详解：
- 进入
工作室 → 工作流。 - 点击
创建空白应用，选择“工作流”类型（非聊天应用）。 - 命名工作流（如“科技日报摘要”），并添加描述。
- 进入
- 模板选择：
- 可使用预置模板（如“新闻摘要生成”）快速启动。
💡 最佳实践：
- 为工作流添加版本控制，便于回滚和迭代。
- 使用标签分类管理多个工作流（如“爬虫类”、“摘要类”）。
补充：常见问题解答（FAQ）
Q1：网页抓取失败怎么办？
- 检查目标网页是否有反爬机制（如Cloudflare）。
- 尝试更换User-Agent或使用代理IP。
Q2：摘要结果不准确如何优化？
- 调整提示词，明确输出格式和内容要求。
- 增加“关键实体检测”节点，确保摘要包含重要信息。
Q3：如何扩展为多URL并行处理？
- 添加
循环节点，输入URL列表，逐个处理。 - 使用
并行执行节点提升效率（需注意API速率限制）。
延伸学习资源
- 官方文档：
- 实战案例：
- 使用Dify+Deepseek构建“AI新闻聚合器”。
- 结合Notion API实现摘要自动归档。
- 社区讨论：
- Dify Slack频道：获取最新功能更新和问题解答。
2. 内容提取模块实现
2.1 网页爬虫节点配置
1. 输入节点配置
- 变量设置：
- 名称：
input（建议使用语义化名称如target_url） - 类型：URL（自动验证格式合法性）
- 长度限制：≥256字符（应对复杂URL）
- 默认值：可设置示例URL（如
https://example.com）
- 名称：
- 高级设置：
# Dify节点配置示例 input_field: name: "input" type: "url" constraints: min_length: 1 max_length: 256 required: trueyaml
2. 网页抓取节点配置
- 输入绑定：
- 使用变量插值：
${input}（支持动态传递） - 多URL处理：通过数组变量传递多个URL（需配合循环节点）
- 使用变量插值：
- 输出配置：
- 主输出字段：
text（网页正文） - 附加字段（可选）：
title：网页标题images：正文图片列表metadata：发布时间/作者等
- 主输出字段：
- 反爬策略：
# 伪代码：请求头配置 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)", "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9" }python
2.2 常见问题处理
问题深度解决方案
| 问题类型 | 具体表现 | 解决方案 | 工具/代码支持 |
|---|---|---|---|
| URL超长 | API返回400错误 | 1. 修改字段max_length 2. 使用URL短链服务（如Bit.ly） | short_url = bitly.shorten(long_url) |
| 内容缺失 | 返回空文本或部分内容 | 1. 分析DOM结构（使用Chrome开发者工具） 2. 切换解析方式（XPath/CSS选择器） | soup.select('div.main-content') |
| 爬取超时 | 请求长时间无响应 | 1. 设置超时阈值（建议10s） 2. 添加指数退避重试机制 | 重试 + 指数退避 (sleep(2**i)) |
| 反爬拦截 | 返回403/验证码页面 | 1. 轮换User-Agent/IP池 2. 添加headless浏览器支持 | webdriver.Chrome(options=chrome_options) |
| 动态加载 | 关键内容通过JS渲染 | 1. 使用Selenium/Playwright 2. 分析接口直接请求数据 | page.wait_for_selector('div.content') |
高级调试技巧
- 日志分析：
- 在Dify中启用
调试模式，查看原始请求/响应数据 - 使用Charles/Fiddler抓包分析网络请求
- 在Dify中启用
- 性能优化：
- 并发控制：限制并行请求数（建议≤5个/秒）
- 缓存机制：对相同URL跳过重复抓取
# 伪代码：缓存实现 if url in cache: return cache[url] else: data = fetch(url) cache[url] = datapython - 合法性检查：
- Robots.txt合规性验证
- 设置
Referrer-Policy避免触发防护
💡 扩展场景：
- 电商价格监控：定时抓取竞品页面+价格波动告警
- 政府公文采集：自动识别PDF附件并提取文本
延伸学习资源
- 工具推荐：
- Scrapy：专业爬虫框架
- Playwright：现代浏览器自动化工具
- 实战案例库：
- GitHub搜索
dify-web-crawler参考开源实现
- GitHub搜索
- 法律风险提示：
- 遵守《网络安全法》和网站服务条款
- 商业用途建议咨询法律顾问
3. Deepseek摘要模型调用
3.1 模型节点配置
1. 模型选择与接入
- 模型版本：
- Deepseek-Chat（默认）：适合通用文本摘要
- Deepseek-R1（2024新版）：优化长文本摘要能力
- 自定义微调模型：通过API接入企业自有模型
- 节点配置详解：
# Dify工作流配置示例 - type: llm name: deepseek_summarizer model: deepseek-chat params: temperature: 0.3 # 控制创造性（0-1） max_tokens: 512 # 最大输出长度 system_prompt: | 你是一位资深编辑，请完成以下任务： 1. 生成1个简洁标题 2. 用3句话概括核心内容 3. 保留关键数据（如时间、数字） inputs: content: ${tool_outputs.text} outputs: result: ${text}yaml
2. 上下文处理技巧
- 长文本分块：
当原文超过8k tokens时自动分段处理：
# 伪代码：文本分块 chunks = [text[i:i+8000] for i in range(0, len(text), 8000)] summaries = [deepseek_summarize(chunk) for chunk in chunks] final_summary = deepseek_summarize("\n".join(summaries))python - 变量传递机制：
- 支持多级变量引用（如
${nodes.爬虫节点.outputs.text}） - 动态内容注入：
请结合背景知识进行摘要： 背景：${knowledge_base.科技新闻} 正文：${tool_outputs.text}markdown
- 支持多级变量引用（如
3. 输出后处理
- 结构化输出模板：
{ "title": "生成标题", "summary": "三句摘要", "keywords": ["关键词1", "关键词2"], "source_url": "${input}" }json
3.2 提示词优化技巧
1. 角色工程进阶
- 领域适配：
你是一位[金融/医疗/法律]领域专家，请用专业术语摘要：markdown - 风格控制：
采用[严肃/活泼/学术]的风格，面向[投资人/普通读者]输出markdown
2. 动态提示词模板
- 条件式提示：
# 根据文本类型切换提示词 if "财报" in text: prompt = "请提取关键财务指标：..." else: prompt = "常规摘要要求：..."python - 多语言支持：
LANGUAGE: zh-CN OUTPUT FORMAT: - 标题: [你的标题] - 摘要: [你的摘要]markdown
3. 质量保障体系
- 自动校验规则：
# 摘要质量校验增强版 def validate_summary(summary, original): # 关键实体保留检查 entities = extract_entities(original) missing = [e for e in entities if e not in summary] # 逻辑连贯性检测（需接入评估模型） coherence_score = llm_eval(coherence_prompt) return len(missing) < 2 and coherence_score > 0.7python - 人工审核接口：
4. 实时调试工具
- 提示词沙盒：
- 在Dify中直接测试不同提示词效果
- 支持历史版本对比（A/B测试）
- Bad Case分析：
## 典型问题案例 问题：摘要遗漏关键数据 原因：提示词未强调数字重要性 修复：添加"必须保留所有统计数字"markdown
扩展应用：智能摘要工厂
- 多模态摘要：
- 结合Deepseek-VL生成图文摘要
# 伪代码：图片摘要 image_desc = vision_model.describe(image) combined_summary = deepseek_summarize(text + image_desc)python - 增量更新：
- 当原文更新时自动生成差异摘要
diff = compare_texts(old_text, new_text) update_summary = deepseek_summarize(diff)python - 情感增强：
- 在摘要中标注情感倾向
{ "summary": "...", "sentiment": { "polarity": 0.8, "keywords": ["创新", "突破"] } }json
💡 最佳实践：
- 每周分析摘要质量报告，持续优化提示词
- 对关键业务场景建立专用评估模型（如金融风控摘要）
4. 工作流编排与测试
4.1 完整流程串联与高级编排
核心流程增强版
关键节点说明
- 内容有效性检查：
- 检查HTML结构完整性
- 验证文本长度阈值（如≥200字符）
# 伪代码：内容验证 if not content or len(content) < 200: raise InvalidContentErrorpython - 摘要质量校验：
- ROUGE分数评估（需集成评估服务）
- 关键实体保留率检查
def check_quality(summary, original): return rouge_score(summary, original) > 0.6python - 错误处理子系统：
- 分级告警（邮件/短信/企业微信）
- 自动重试机制（最大3次）
扩展功能模块
- 分支逻辑：根据内容类型路由到不同模型
- 并行处理：同时处理多个URL（需控制并发数）
4.2 分步调试与深度测试方案
1. 单节点调试进阶
- 调试模式：
- 查看原始输入/输出数据
- 性能分析（执行时间/资源占用）
# 示例日志输出 [DEBUG] 节点"网页抓取"耗时: 2.3s | 内存: 45MBbash - 断点测试：
- 在特定节点注入测试数据
- 使用Mock服务模拟依赖项
2. 全流程测试策略
| 测试类型 | 方法 | 验证要点 |
|---|---|---|
| 正常流 | 输入标准URL | 全链路数据完整性 |
| 边界测试 | 输入超长URL(1024字符) | 参数限制处理 |
| 异常测试 | 输入404页面 | 错误处理和恢复能力 |
| 压力测试 | 连续发送100个请求 | 系统稳定性和资源泄漏 |
3. 常见错误诊断手册
| 错误现象 | 根因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 变量绑定失败 | 节点输出字段名变更 | 1. 检查工作流版本历史 2. 使用 ${nodes.<id>.outputs}全路径引用 |
| 模型响应超时 | API速率限制触发 | 1. 降低并发数 2. 添加指数退避重试 3. 联系模型供应商调整配额 |
| 摘要质量不稳定 | 提示词缺乏约束 | 1. 添加输出格式模板 2. 增加示例few-shot 3. 设置temperature=0.3 |
| 内存溢出 | 大文件处理未分片 | 1. 添加文件分块逻辑 2. 使用流式处理API |
4. 调试工具推荐
- Dify内置工具：
- 实时执行轨迹图
- 变量值快照查看器
- 第三方工具：
- Postman：API节点测试
- Chrome DevTools：网页抓取调试
- 日志分析：
# 检索错误日志 grep "ERROR" dify_workflow.log | lessbash
4.3 持续集成方案
- 自动化测试框架：
# pytest测试示例 def test_news_summary_flow(): result = run_workflow("https://news.example.com") assert "摘要" in result assert len(result["keywords"]) >= 3python - 监控看板：
- 成功率/耗时/质量评分趋势图
- 错误类型分布饼图
4.4 性能优化指南
- 缓存策略：
@cache(ttl=3600) def get_page(url): return requests.get(url).textpython - 资源复用：
- 保持模型API长连接
- 使用连接池管理HTTP请求
扩展案例：电商评论摘要系统
- 特色处理：
- 情感分析整合（正面/负面评论分类）
- 产品特征词云生成
- 架构设计：
💡 专家建议：
- 每周执行全链路回归测试
- 为关键节点设置SLA监控（如摘要生成<5s）
5. 扩展应用场景
5.1 多源科技日报系统（增强版）
核心架构升级
关键功能实现
- 智能去重机制：
- 基于SimHash的文本相似度检测
def is_duplicate(text1, text2, threshold=0.8): return similarity(text1, text2) > thresholdpython - 动态模板系统：
- 根据内容类型自动选择日报模板
<!-- 科技动态模板 --> ## {date} 科技日报 {summary_list|bullet_points} 今日热点: {top_keywords}markdown - 推送优化：
- 企业微信支持Markdown格式
- 邮件自动生成PDF附件
性能优化方案
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 海量URL处理 | 采用异步任务队列（Celery） |
| 模型token消耗 | 文本压缩预处理（BERT+TextRank） |
| 实时性要求 | 设置定时触发（每小时/天） |
5.2 进阶工具集成（深度应用）
自定义API开发指南
- 天气数据集成：
# 伪代码：天气API封装 @dify_tool def get_weather(location): return requests.get(f"https://api.weather.com/{location}").json()python- 输入参数：经纬度/城市名
- 输出字段：温度/天气状况/预警信息
- 数据库连接方案：
图像生成高级应用
- 配图生成流程：
- 文本分析 → 关键词提取 → Stable Diffusion提示词生成
def generate_prompt(summary): keywords = extract_keywords(summary) return f"科技感插画,{','.join(keywords)},未来主义风格"python - 质量控制系统：
- NSFW内容过滤
- 图像相关性评估（CLIP模型）
市场工具精选
| 工具名称 | 功能描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| SerpAPI | 搜索引擎结果抓取 | 竞品分析/舆情监控 |
| Airtable | 低代码数据库集成 | 内容管理系统 |
| StabilityAI | 多模态生成API | 图文内容生产 |
5.3 行业解决方案案例
金融舆情监控系统
- 特色功能：
- 实时爬取100+财经媒体
- 情感极性分析（FinBERT）
- 自动生成风险预警报告
- 架构亮点：
学术文献速递系统
- 核心价值：
- 每日追踪arXiv/Springer新论文
- 生成结构化摘要（研究问题/方法/结论）
- 支持按学科分类推送
- 技术栈：
- PDF解析：PyMuPDF
- 学科分类：SciBERT
5.4 效能提升技巧
工作流版本管理
- Git集成：
# 工作流导出为YAML dify export workflow --id=123 > v1.0.yamlbash - A/B测试：
- 并行运行不同提示词版本
- 基于点击率选择最优方案
成本控制策略
| 资源类型 | 优化方法 |
|---|---|
| 模型API调用 | 缓存高频查询结果 |
| 网络带宽 | 启用GZIP压缩 |
| 存储空间 | 设置自动清理过期日志 |
终极效果演示：
输入：10个科技媒体源 + 3个学术数据库
输出：{ "daily_report": "2023-12-15科技日报.pdf", "wechat_push": true, "stats": { "articles_processed": 42, "alert_triggers": 3 } }json
💡 扩展阅读：
- Dify工作流设计模式白皮书
- 《智能摘要系统实战：从入门到企业级应用》电子书
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